Development of an energy management education program (“the PEP program”) for adults with end-stage renal disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Fatigue is a highly common symptom of end-stage renal disease, interferes with occupational engagement, and is a top research priority of patients. The objective of this project was to develop an energy management education program that would meet the needs of people with end-stage renal disease and to conduct a preliminary evaluation of the acceptability and usability of the program. Methods We used the World Health Organization’s health education planning framework to guide the intervention development process. We systematically assessed the needs of people with end-stage renal disease related to energy management education, and transformed them into program objectives. Based on these findings, we designed a program that would (a) improve occupational engagement in people with end-stage renal disease; (b) be feasible; and (c) build on existing energy management education and health education literature. Finally, we conducted qualitative interviews about the program with four key informants and conducted usability testing with five target end-users. Findings: The Personal Energy Planning program combines an established problem-solving approach with three brief web modules on energy management. Preliminary testing suggested the program was acceptable to stakeholders and was usable by the target population. Conclusions Future research should explore the effects of the program on fatigue and occupational engagement in people with end-stage renal disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».